Библиотека C/C++ разработчика | cpp, boost, qt

⚙️ Хотим сделать одну вещь — собрать нормальный список людей, за которыми реально следит C++ сообщество

C++ — язык с историей. И у него есть живое сообщество людей, которые двигают его вперёд — через доклады, статьи, открытый код и просто посты в сети.

⁉️ Хотим узнать, кого читаете именно вы

Не «обязательный список» — а реальный срез того, за кем следит наш канал. Может, откроем друг другу что-то новое.

📎 Формат простой:

• Имя
• Где (YouTube, блог, X, GitHub...)
• Почему именно он/она

👇 Пишите, собирём в отдельный пост

📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#междусобойчик

🔥 База по ИИ-агентам от научного сотрудника Сколтеха и НИУ ВШЭ

Знакомьтесь, Екатерина Трофимова. Кандидат компьютерных наук, ресерчер в Центре ИИ Сколтеха и лаборатории LAMBDA. Она объединяет глубокую академическую экспертизу и практику: знает, как ИИ-системы устроены «под капотом» и как встроить их в реальные проекты (в т.ч. для Т-банка).

Мы попросили Екатерину собрать список мастхев материалов для тех, кто хочет проектировать агентов в проде. Сохраняйте список.

🛠 Стек и фреймворки:

DSPy — алгоритмическая оптимизация промптов (вместо ручного подбора слов).

Semantic Kernel и LangMem — инструменты для управления сессионной и долгосрочной памятью.

MCP (Model Context Protocol) — новый стандарт от Anthropic для подключения агентов к вашим БД и локальным файлам.

📖 Документация, которую нужно знать:

Anthropic Prompt Caching — как кэшировать контекст и радикально резать косты на API.

OpenAI Agents SDK / Cookbook — лучшие практики работы с памятью.

Augment — платформа для оптимизации работы ИИ-агентов и контроля токенов.

🔬 Хардкорные статьи и препринты (на выходные):

Lost in the Middle — почему LLM «слепнут» на длинных текстах и забывают середину контекста.

How Do Coding Agents Spend Your Money? — куда улетает бюджет при работе автономных кодинг-агентов.

MemGPT — архитектура операционной системы для LLM с иллюзией бесконечной памяти.

InjecAgent / AgentSentry — всё о безопасности и защите агентов от инъекций в промпты.

Екатерина Трофимова — один из ключевых экспертов нашего курса AgentOps. На своих лекциях она детально разбирает, как проектировать инструменты для агентов, как агент принимает решения о вызове инструментов и какие ограничения возникают в реальном проде

🎁 Акция в честь старта продаж!

Прямо сейчас при покупке Инженерного трека вы получаете полный доступ к материалам курса «Разработка ИИ-агентов» в подарок.

👉 Забрать 2 курса по цене 1 и начать обучение

🩹 Задача на выходные: const-итерация по Range

#include <ranges>
#include <vector>

void process(const auto& view) {
    for (auto x : view) { (void)x; }
}

int main() {
    std::vector<int> data = { 1, 2, 3, 4, 5 };
    auto pred = [](int x) { 
        return x % 2 == 0; 
        };

    auto filtered = data | std::views::filter(pred);
    process(filtered); // ❌ не компилируется
}

Объясни механизм: почему begin() const невозможен в принципе, а не по недосмотру комитета.


📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#междусобойчик

🛠 Бесплатные курсы от MIT

Университеты дают алгоритмы, OS, компиляторы — но не учат пользоваться инструментами, с которыми разработчик проводит большую часть рабочего времени. MIT решили это исправить.

• Курс покрывает shell, профилирование, отладку, git и упаковку кода — всё то, что обычно осваивается методом тыка в первые годы работы.
• В версии 2026 добавлен модуль по agentic coding: как встраивать AI-инструменты в реальный рабочий процесс, не теряя контроль над кодом.
• Отдельный акцент на качестве кода — тема, которая в академической среде почти не появляется
• Лекции доступны на YouTube, материалы открыты, есть переводы на 17 языков включая русский.


🍬 The Missing Semester of Your CS Education (eng)

🍬 Пропущенный семестр курса по компьютерным наукам (рус)


✏️ Что из этого списка вы осваивали самостоятельно, а не на работе или учёбе?


📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека питониста

#буст

🍿 std::views::filter — ленивая фильтрация в C++20

Адаптеры std::views::* — главный инструментарий Ranges. Каждый из них создаёт новое «представление» существующих данных без копирования. Сегодня разберём views::filter.


🌸 Базовое использование

#include <ranges>
#include <vector>
namespace views = std::views;

std::vector<int> nums = {1, -2, 3, -4, 5, -6};

auto positives = nums | views::filter([](int x) { return x > 0; });
// Итерация даёт: 1, 3, 5

Ничего не копируется — positives это просто обёртка поверх nums, которая позволяет удобно обрабатывать его элементы.


🍪 Цепочка фильтров

auto is_even = [](int x) { return x % 2 == 0; };

auto result = nums
    | views::filter([](int x) { return x > 0; })  // 1, 3, 5
    | views::filter(is_even);                     // нет чётных → пусто

Фильтры можно комбинировать в произвольную цепочку. Вычисление происходит лениво — только в момент итерации.


👻 Композиция с views::transform

Достаточно просто ограничить обработку только тех элементов, которые хотим обработать:

auto squares = nums
    | views::filter([](int x) { return x > 0; })
    | views::transform([](int x) { return x * x; });
// Итерация даёт: 1, 9, 25

🍙 Материализация в вектор

View — это не контейнер. Чтобы получить std::vector необходимо явно дать указание, что мы хотим привести результат к вектору:

// C++23
auto vec = nums | views::filter(is_even) 
               | std::ranges::to<std::vector>();

// C++20
std::vector<int> vec(result.begin(), result.end());

🌱 Pipe-синтаксис vs явный тип

Синтаксис в виде pipe удобе, но если необходимо (например, для шаблонов), то можно пользоваться диапазонами как типами/объетами. Обе записи идентичны:

auto v1 = nums | views::filter(is_even);
auto v2 = std::ranges::filter_view{nums, is_even};

❗️ Ловушка: dangling view

// UB — вектор уничтожен после точки с запятой
auto bad = std::vector{1, 2, 3} | views::filter(is_even);

// Правильно — храните источник данных отдельно
std::vector<int> data = {1, 2, 3};
auto ok = data | views::filter(is_even);

🐸 Продолжение следует...

📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#константная_правильность

🌿 userver 3.0: крупное обновление open source C++ фреймворка от Яндекса

userver — асинхронный фреймворк для микросервисов и highload-систем, который используется в production внутри Яндекса и доступен в open source. Вышла версия 3.0 — с большим количеством прикладных улучшений для backend-разработки.

✏️ Что добавили в релизе

• Более 2500 изменений и доработок
• Chaotic — генерация однотипного кода по схемам данных
• userver easy — быстрый запуск микросервиса с возможностью дальнейшего масштабирования
• Улучшения по потреблению RAM и CPU
• Дополнительные инструменты диагностики и отказоустойчивости

⚡️ Почему релиз важный

Во многих C++ backend-проектах основные затраты времени уходят не на бизнес-логику, а на инфраструктурную обвязку: HTTP, базы данных, логирование, асинхронность, observability, graceful shutdown, retries, metrics.
Здесь это уже собрано в production-ready стек, который прошёл нагрузку в сервисах масштаба Яндекса.

🐸 Что особенно полезно

Chaotic закрывает одну из самых затратных задач — поддержку boilerplate-кода вокруг DTO, схем и сериализации. А userver easy снижает порог запуска новых сервисов и ускоряет прототипирование без необходимости собирать каркас проекта с нуля.

📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#cpp #backend #opensource

🌳 Деревья в алгоритмах — быстрый гайд по иерархическим структурам

Деревья — одна из самых частых тем на собеседованиях и в реальных системах.
Если понять базу, закрывается огромный пласт задач.

👉 Что такое дерево:

Это структура данных, где элементы связаны иерархически: есть корень → ветки → листья.

Примеры из жизни:
— файловая система
— DOM в браузере
— организационные структуры

Базовые типы деревьев:
— Бинарное дерево — у каждого узла максимум 2 потомка
— Бинарное дерево поиска (BST) — слева меньше, справа больше
— Сбалансированные деревья (AVL, Red-Black) — держат высоту под контролем
— Trie — для строк и префиксов

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека питониста

#буст

🔩 Vtable изнутри: что компилятор прячет за virtual

Автор статьи разбирает внутреннее устройство виртуальных таблиц согласно Itanium C++ ABI — тому самому стандарту, которому следуют GCC и Clang на большинстве платформ.

❗Ключевые моменты статьи:

• почему vptr указывает не на начало vtable, а со смещением
• как расположены записи в vtable при множественном и виртуальном наследовании
• что такое construction vtable (VTT) и когда она используется

Основной фокус — не просто «как работает virtual», а что происходит на уровне байтов и ассемблера, когда компилятор реализует динамическую диспетчеризацию.

Если вы когда-либо видели в стектрейсе vtable for ClassName и не понимали, что это — самое время разобраться.

👉 Статья

📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#линкер_рекомендует

🗓 В следующий вторник (28.04) в 19:00 встречаемся в онлайне.

Тема:

Как эффективно управлять контекстным окном LLM в мультиагентных системах и не сливать бюджет на токены

В кружке Кирилл рассказал, какие именно подходы будем разбирать.

👉 Занять место на вебинаре

😎 Топ-вакансий для C++ разработчиков за неделю

Senior Rendering engineer C++ в 3D Карту — от 350 000 и до 400 000 ₽ Удалёнка/Гибрид (Санкт-Петербург, Москва)

C-разработчик (Storage) — от 350 000 и до 450 000 ₽ Удалёнка

Инженер-программист С++ — от 250 000 и до 300 000 ₽ Офис/Удалёнка (Москва)

✍️ Еще больше топовых вакансий — в нашем канале C++ jobs

📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#буст

👁 C++ Ranges. Требования к диапазонам

C++20 ввёл концепты — способ формально выразить требования к типам. В Ranges они используются повсеместно, поэтому важно понимать, что говорят сообщения об ошибках и почему один алгоритм принимает vector, а другой требует что-то большее.

// ❌ Не скомпилируется
std::list<int> lst = {3, 1, 2};
std::ranges::sort(lst);
// Ошибка: list не удовлетворяет концепту random_access_range

// ✅ vector удовлетворяет random_access_range
std::vector<int> vec = {3, 1, 2};
std::ranges::sort(vec);

// ✅ У list есть собственный метод сортировки
lst.sort();

🍋 Иерархия концептов

Концепты выстроены в цепочку наследования: каждый следующий добавляет требования к предыдущему. sized_range и viewable_range — ортогональны иерархии, они не зависят от позиции в цепочке.

range
 └── input_range
      └── forward_range
           └── bidirectional_range
                └── random_access_range
                     └── contiguous_range

‼️ Зачем нужен viewable_range?

Ещё есть viewable_range, он тоже не входит в иерархию. Нужен, так как не любой range можно безопасно обернуть во view. Если передать временный объект, итератор получит висячий указатель — объект уничтожается раньше, чем его успевают использовать. Концепт viewable_range запрещает это на уровне компилятора.


🍩 Проверка концептов в compile-time

Тут всё просто, нужно обернуть проверку в static_assert и сразу, на этапе компиляции, получишь ошибку если что-то не так:

static_assert(std::ranges::random_access_range<std::vector<int>>);
static_assert(!std::ranges::random_access_range<std::list<int>>); 
static_assert(std::ranges::bidirectional_range<std::list<int>>);

🐸 Продолжение следует...

📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#константная_правильность

🎈 Минималистичная настройка редактора Zed

Плейлист с пошаговой настройкой редактора Zed для минималистов в духе Neovim. Так же на канале лежит плейлист с похожей настройкой для VSCode.

✏️ Настройка Zed
✏️ Настройка VSCode

📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#буст

🏃‍♀️ Уже завтра стартует курс по разработке AI-агентов.

Про AI-агентов часто думают, что это просто модная обертка над джпт для пет-проектов. Кажется, прикрутил API к скрипту и типа готово. А вот и нет! Когда дело доходит до прода, начинаются настоящие проблемы.

Зачем глубоко копать мультиагентные системы, если можно обойтись старым добрым кодом? Как контролировать расходы на токены, чтобы новая фича не разорила бизнес? Как заставить агента работать стабильно и предсказуемо, а не галлюцинировать?

Эту инженерную часть мы и будем разбирать на курсе. Будем учиться интегрировать внешние API, работать с RAG, LangGraph, CrewAI и деплоить всё это так, чтобы работало как часы.

Стартуем завтра. Для участия и доступа к программе переходите по ссылке.

📰 Свеженькое из мира C++

Подготовили подборку самых интересных материалов за неделю о разных аспектах программирования и интересных проектах в мире C++.

😎 Интересное:

• Как техлиду перестать быть справочником и научить своих аналитиков самостоятельности — разбор как лиду работать, а не работать поисковиком
• Почему constexpr вычисляется не всегда в compile-time — особенности работы constexpr
в реальных проектах
• C++ Ranges. Ленивые вычисления (C++20) — продолжаем тему диапазонов
• std::call_once и once_flag: явная ленивая инициализация — фитча, помогающая удобно подгружать ресурсы
• Как использовать ИИ для составления резюме и поиска работы: 5 рабочих промптов — советы, как с помощью AI продвинуть свой резюме

🔹📍Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

Библиотека C/C++ разработчика

#свежак

🦾 Надоело чинить «упавших» ИИ-агентов после каждого микросбоя внешних сервисов?

Анонсируем старт продаж большого курса по AgentOps. Мы собрали опыт десятков разработчиков и сделали программу, которая учит выводить ИИ в стабильный прод.

🗓 Ждем вас 28 апреля в 19:00 МСК на эфире: «Как эффективно управлять контекстным окном LLM в мультиагентных системах и не сливать бюджет на токены».

👉 Кто вещает и в чем польза?

Спикер Кирилл Кухарев (Senior AI Engineer в Raft, спикер AI Conf и Highload++). Он реализовал более 50 коммерческих проектов в GenAI и на вебинаре покажет, как взять под контроль работу нескольких агентов, чтобы они не перекидывали друг другу лишний контекст и не сжигали ваши деньги.

В прямом эфире разберем:
• Как формируется контекст в LLM при маршрутизации между агентами;
• Куда утекают лишние токены и возникает перерасход;
• Практические методы: как сжимать историю, грамотно делить задачи, лимитировать передачу контекста и собирать промпты прямо в процессе запроса пользователя.

🔥 Два способа получить максимум:

1. Приходите на вебинар 28 апреля. Дарим участникам промокод на 5.000 ₽ (работает 3 дня после эфира - это шанс забрать курс по самому низу рынка).

2. Выбирайте Инженерный трек. В подарок к нему идет полный доступ к записям и автопроверкам завершенного курса «Разработка ИИ-агентов».

👉 Занять место на вебинаре и стать профи в AgentOps